PaddleClas 指定gpu

本文主要是介绍PaddleClas 指定gpu，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在使用PaddleClas进行模型训练或预测时，如果您想要指定使用特定的GPU设备，可以通过CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来设置。

在命令行中设置GPU的方法如下：

# 指定第0号GPU
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
# 之后运行PaddleClas的命令，例如
python -u tools/train.py -c configs/quick_start/MobileNetV3_large_x0_5_pretrain.yml

在Python脚本中设置GPU的方法如下：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'  # 指定第一个GPU# 导入Paddle相关模块
import paddle
import paddle.fluid as fluid# 设置Paddle的使用GPU
paddle.fluid.set_flags({'FLAGS_cudnn_deterministic': True})

请确保您的PaddlePaddle版本支持GPU，并且已经正确安装了对应的CUDA和cuDNN库。

这篇关于PaddleClas 指定gpu的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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